Apa itu Neural Network?
Neural network adalah serangkaian algoritma komputer yang bekerja dengan mengenali hubungan antara satu data dengan data lain yang meniru cara kerja otak manusia. Penamaannya sendiri berasal dari kata “neuron” yang mengacu pada inti sel saraf otak yang bertugas mentransmisikan informasi dan “network” yang merupakan sekumpulan jaringan.
Di era digital seperti sekarang, penggunaan jaringan neural semacam ini sangatlah penting karena dapat membuat keputusan cerdas. Hasil keputusan yang cerdas ini didapatkan dari komputer yang terus belajar dalam memodelkan input dan output data non linier serta kompleks.
Jadi, jaringan neural bekerja seperti halnya sekumpulan neutron pada otak yang dapat mengolah data, mentransmisikan informasi, dan mengolahnya untuk diteruskan ke sistem output yang membutuhkannya.
Teknologi ini mampu beradaptasi secara mandiri terhadap perubahan input data. Dengan begitu, akan menghasilkan hasil terbaik tanpa harus melakukan perubahan pada kriteria output datanya.
Jaringan neural tergolong ke dalam bagian dari machine learning khususnya dalam kategori deep learning. Penggunaan simpul neuron dengan struktur berlapis yang mirip sel saraf manusia ini akan menghasilkan sistem adaptif sehingga komputer dapat belajar dan belajar dari setiap kesalahan yang pernah dilakukan lalu memperbaikinya dari waktu ke waktu.
Penggunaan neural network lebih dikhususkan untuk memecahkan masalah sulit dalam jumlah banyak. Contohnya mengenali wajah dari video CCTV, meringkas dokumen, memahami bahasa dan menerjemahkannya, serta memahami pola suatu gambar.
Cara Kerja Neural Network
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, bahwa jaringan neural memiliki cara kerja seperti otak manusia. Hal ini karena arsitektur jaringannya terinspirasi dari neuron atau sel saraf otak manusia yang saling terhubung dan membentuk jaringan kompleks. Secara sederhana, arsitektur jaringan neural terbagi ke dalam 3 lapisan seperti halnya:
- Input layer: berfungsi untuk menganalisis, memproses, mengklasifikasikan, lalu meneruskan ke lapisan selanjutnya.
- Hidden layer: yaitu lapisan yang memiliki jumlah begitu besar yang mengambil data dari lapisan input lalu memprosesnya lebih lanjut yang selanjutnya akan diteruskan ke layer selanjutnya.
- Output layer: tipe lapisan yang punya satu atau lebih simpul output dengan fungsi untuk memberi hasil akhir dari suatu pemrosesan data yang telah dilakukan di layer sebelumnya.
Tipe-Tipe Jaringan Neural
Bila dibedakan berdasarkan tipe aliran datanya, maka jaringan neural dibagi menjadi beberapa macam seperti halnya:
1. Algoritma Backpropagation
Salah satu jenis jaringan neural yang terus belajar melalui putaran feedback korektif sehingga prediksi analitiknya dapat terus meningkat dari waktu ke waktu. Jadi, semakin lama hasilnya semakin akurat karena terjadi pengulangan putaran secara terus menerus.
2. Feedforward
Berbeda dengan algoritma backpropagation yang mengalir melalui banyak jalur, feedforward hanya memproses suatu data dari satu arah yang sama. Namun, jaringan ini pun sama-sama menggunakan feedback yang bertujuan untuk meningkatkan prediksi analitiknya dari waktu ke waktu.
3. Konvolusional
Merupakan jenis format baru dari jaringan neural dengan cara menyaring dan memfilter suatu data pada lapisan tersembunyi. Hal ini berakibat pada prediksi yang lebih akurat dan lebih baik karena mampu mengekstraksi citra yang lebih detail seperti kedalaman, tepi, hingga warna.
Manfaat Neural Network di Berbagai Bidang Industri
Saat ini, banyak sekali bisnis yang memanfaatkan neural network untuk berbagai keperluan seperti:
- Pemasaran tertarget berdasarkan data perilaku
- Prediksi keuangan
- Anti money laundering solutions
- Diagnosis medis
- Kualitas kontrol
- Identifikasi senyawa kimia
- Prakiraan beban operasional
Itulah beberapa hal seputar neural network serta peran dan jenisnya yang perlu Anda tahu. Ke depannya di mana AI sudah melekat di kehidupan kita, tentunya teknologi ini akan menjadi hal yang begitu umum yang diterapkan di hampir semua bidang industri.